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大数据日知录:架构与算法电子书 租阅

1.大数据领域技术专家、畅销书《这就是搜索引擎:核心技术详解》作者张俊林最新力作,历时3年,质量上乘 2.《大数据》《信息检索导论》译者王斌、机器学习专家张栋、新浪微博平台及大数据总经理刘子正、盛大文学首席数据官陈运文、CSDN/《程序员》创始人蒋涛联袂力荐 3.全面梳理大数据相关技术,从数据、算法、策略、应用和系统架构等多个维度进行剖析,包罗万象又深入浅出

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作       者:张俊林

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2014-09-01

字       数:32.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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大数据是当前最为流行的热点概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为最明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点,其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。《大数据日知录:架构与算法》对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍,将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储,以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解,相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的优秀技术有极大的帮助与促进作用。 《大数据日知录:架构与算法》的读者对象包括对NoSQL 系统及大数据处理感兴趣的所有技术人员,以及有志于投身到大数据处理方向从事架构师、算法工程师、数据科学家等相关职业的在校本科生及研究生。 大数据是当前流行的热概念之一,其已由技术名词衍生到对很多行业产生颠覆性影响的社会现象,作为明确的技术发展趋势之一,基于大数据的各种新型产品必将会对每个人的日常生活产生日益重要的影响。 张俊林著的这本《大数据日知录:架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识异常众多且正处于快速演发展过程中等特,其技术包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地行整理和介绍,将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储,以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解,相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的技术有很大的帮助与促作用。 《大数据日知录:架构与算法》的读者对象包括对NoSQL 系统及大数据处理感兴趣的所有技术人员,以及有志于投身到大数据处理方向从事架构师、算法工程师、数据科学家等相关职业的在校本科生及研究生。
【推荐语】
总编荐书,经典与你同行 1.大数据领域技术专家、畅销书《这就是搜索引擎:核心技术详解》作者张俊林全新力作,历时3年,质量上乘 2.《大数据》《信息检索导论》译者王斌、机器学习专家张栋、新浪微博平台及大数据总经理刘子正、盛大文学首席数据官陈运文、CSDN/《程序员》创始人蒋涛联袂力荐 3.全面梳理大数据相关技术,从数据、算法、策略、应用和系统架构等多个维度行剖析,包罗万象又深浅出 4.内容全部是干货,紧跟技术前沿,是作者理论与实践经验的总结,非常值得一读 5.每章后列有精选高质量论文,可以节约读者筛选读物的时间 推荐: 《Spark大数据处理技术》 《Hadoop硬实战》 《这就是搜索引擎:核心技术详解(搜索引擎相关技术 核心算法 云计算 云存储 搜索引擎优化)》 《Apache Spark源码剖析》 《ElasticSearch:可扩展的源弹性搜索解决方案》 《Hadoop硬实战》 《从Paxos到Zookeeper:分布式一致性原理与实践》 《寻路大数据:海量数据与大规模分析》
【作者】
张俊林,是技术书籍《这就是搜索引擎:核心技术详解》的作者,目前担任畅捷通智能平台总监。在此之前,张俊林曾经在*搜索技术中心、百度商务搜索部凤巢广告平台以及新浪微博搜索部及数据系统部担任资深技术专家,新浪微博技术委员会成员,负责算法策略方向。张俊林还曾是智能信息聚合网站“玩聚网”的联合创始人之一。他的研发兴趣集中在:搜索技术、推荐系统、社交挖掘、自然语言处理与大数据算法架构等方面,并在以上领域有多年工业界实践经验。 张俊林本科毕业于天津大学管理学院,1999年至2004年在中科院软件所直攻读博士学位,研究方向是信息检索理论与自然语言处理,就学期间曾在ACL/COLING/IJCNLP等国际*会议发表多篇学术论文,另外,他在此期间领导设计的搜索系统曾在美国国防部DARPA主持的TREC第二届高精度检索系统评测中在17只国际高水平研究团队激烈竞争中胜出并取得综合排名第一名的优异成绩。
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前言

0 当谈论大数据时我们在谈什么

0.1 大数据是什么

0.2 大数据之翼:技术范型转换

0.3 大数据商业炼金术

0.4 “大数据”在路上

1 数据分片与路由

1.1 抽象模型

1.2 哈希分片(Hash Partition)

1.2.1 Round Robin

1.2.2 虚拟桶(Virtual Buckets)

1.2.3 一致性哈希(Consistent Hashing)

1.3 范围分片(Range Partition)

参考文献

2 数据复制与一致性

2.1 基本原则与设计理念

2.1.1 原教旨CAP主义

2.1.2 CAP 重装上阵(CAP Reloaded)

2.1.3 ACID原则

2.1.4 BASE原则

2.1.5 CAP/ACID/BASE 三者的关系

2.1.6 幂等性(Idempotent)

2.2 一致性模型分类

2.2.1 强一致性

2.2.2 最终一致性

2.2.3 因果一致性

2.2.4 “读你所写”一致性

2.2.5 会话一致性

2.2.6 单调读一致性

2.2.7 单调写一致性

2.3 副本更新策略

2.3.1 同时更新

2.3.2 主从式更新

2.3.3 任意节点更新

2.4 一致性协议

2.4.1 两阶段提交协议(Two-Phrase Commit,2PC)

2.4.2 向量时钟(Vector Clock)

2.4.3 RWN协议

2.4.4 Paxos协议

2.4.5 Raft协议

参考文献

3 大数据常用的算法与数据结构

3.1 布隆过滤器(Bloom Filter)

3.1.1 基本原理

3.1.2 误判率及相关计算

3.1.3 改进:计数Bloom Filter

3.1.4 应用

3.2 SkipList

3.3 LSM树

3.4 Merkle哈希树(Merkle Hash Tree)

3.4.1 Merkle树基本原理

3.4.2 Dynamo中的应用

3.4.3 比特币中的应用

3.5 Snappy与LZSS算法

3.5.1 LZSS算法

3.5.2 Snappy

3.6 Cuckoo哈希(Cuckoo Hashing)

3.6.1 基本原理

3.6.2 应用:SILT存储系统

参考文献

4 集群资源管理与调度

4.1 资源管理抽象模型

4.1.1 概念模型

4.1.2 通用架构

4.2 调度系统设计的基本问题

4.2.1 资源异质性与工作负载异质性

4.2.2 数据局部性(Data Locality)

4.2.3 抢占式调度与非抢占式调度

4.2.4 资源分配粒度(Allocation Granularity)

4.2.5 饿死(Starvation)与死锁(Dead Lock)问题

4.2.6 资源隔离方法

4.3 资源管理与调度系统范型

4.3.1 集中式调度器(Monolithic Scheduler)

4.3.2 两级调度器(Two-Level Scheduler)

4.3.3 状态共享调度器(Shared-State Scheduler)

4.4 资源调度策略

4.4.1 FIFO调度策略

4.4.2 公平调度器(Fair Scheduler)

4.4.3 能力调度器(Capacity Scheduler)

4.4.4 延迟调度策略(Delay Scheduling)

4.4.5 主资源公平调度策略(Dominant Resource Fair Scheduling)

4.5 Mesos

4.6 YARN

参考文献

5 分布式协调系统

5.1 Chubby锁服务

5.1.1 系统架构

5.1.2 数据模型

5.1.3 会话与KeepAlive机制

5.1.4 客户端缓存

5.2 ZooKeeper

5.2.1 体系结构

5.2.2 数据模型(Data Model)

5.2.3 API

5.2.4 ZooKeeper的典型应用场景

5.2.5 ZooKeeper的实际应用

参考文献

6 分布式通信

6.1 序列化与远程过程调用框架

6.1.1 Protocol Buffer与Thrift

6.1.2 Avro

6.2 消息队列

6.2.1 常见的消息队列系统

6.2.2 Kafka

6.3 应用层多播通信(Application-Level Multi-Broadcast)

6.3.1 概述

6.3.2 Gossip协议

参考文献

7 数据通道

7.1 Log数据收集

7.1.1 Chukwa

7.1.2 Scribe

7.2 数据总线

7.2.1 Databus

7.2.2 Wormhole

7.3 数据导入/导出

参考文献

8 分布式文件系统

8.1 Google文件系统(GFS)

8.1.1 GFS设计原则

8.1.2 GFS整体架构

8.1.3 GFS主控服务器

8.1.4 系统交互行为

8.1.5 Colossus

8.2 HDFS

8.2.1 HDFS整体架构

8.2.2 HA方案

8.2.3 NameNode联盟

8.3 HayStack存储系统

8.3.1 HayStack整体架构

8.3.2 目录服务

8.3.3 HayStack缓存

8.3.4 HayStack存储系统的实现

8.4 文件存储布局

8.4.1 行式存储

8.4.2 列式存储

8.4.3 混合式存储

8.5 纠删码(Erasure Code)

8.5.1 Reed-Solomon编码

8.5.2 LRC编码

8.5.3 HDFS-RAID 架构

参考文献

9 内存KV数据库

9.1 RAMCloud

9.1.1 RAMCloud整体架构

9.1.2 数据副本管理与数据恢复

9.2 Redis

9.3 MemBase

参考文献

10 列式数据库

10.1 BigTable

10.1.1 BigTable的数据模型

10.1.2 BigTable的整体结构

10.1.3 BigTable的管理数据

10.1.4 主控服务器(Master Server)

10.1.5 子表服务器(Tablet Server)

10.2 PNUTS存储系统

10.2.1 PNUTS的整体架构

10.2.2 存储单元

10.2.3 子表控制器与数据路由器

10.2.4 雅虎消息代理

10.2.5 数据一致性

10.3 MegaStore

10.3.1 实体群组切分

10.3.2 数据模型

10.3.3 数据读/写与备份

10.4 Spanner

10.4.1 SpanServer软件栈

10.4.2 数据模型

10.4.3 TrueTime

参考文献

11 大规模批处理系统

11.1 MapReduce计算模型与架构

11.1.1 计算模型

11.1.2 系统架构

11.1.3 MapReduce计算的特点及不足

11.2 MapReduce计算模式

11.2.1 求和模式(Summarization Pattern)

11.2.2 过滤模式(Filtering Pattern)

11.2.3 组织数据模式(Data Organization Pattern)

11.2.4 Join模式(Join Pattern)

11.3 DAG计算模型

11.3.1 DAG计算系统的三层结构

11.3.2 Dryad

11.3.3 FlumeJava和Tez

参考文献

12 流式计算

12.1 流式计算系统架构

12.1.1 主从架构

12.1.2 P2P架构

12.1.3 Samza架构

12.2 DAG拓扑结构

12.2.1 计算节点

12.2.2 数据流

12.2.3 拓扑结构

12.3 送达保证(Delivery Guarantees)

12.3.1 Storm的送达保证机制

12.3.2 MillWheel的“恰好送达一次”机制

12.4 状态持久化

12.4.1 容错的三种模式

12.4.2 Storm的状态持久化

12.4.3 MillWheel和Samza的状态持久化

参考文献

13 交互式数据分析

13.1 Hive系数据仓库

13.1.1 Hive

13.1.2 StingerInitiative

13.2 Shark系数据仓库

13.2.1 Shark架构

13.2.2 部分DAG执行引擎(PDE)

13.2.3 数据共同分片

13.3 Dremel系数据仓库

13.3.1 Dremel

13.3.2 PowerDrill

13.3.3 Impala

13.3.4 Presto

13.4 混合系数据仓库

参考文献

14 图数据库:架构与算法

14.1 在线查询类图数据库

14.1.1 三层结构

14.1.2 TAO图数据库

14.2 常见图挖掘问题

14.2.1 PageRank计算

14.2.2 单源最短路径(Single Source Shortest Path)

14.2.3 二部图最大匹配

14.3 离线挖掘数据分片

14.3.1 切边法(Edge-Cut)

14.3.2 切点法(Vertex-Cut)

14.4 离线挖掘计算模型

14.4.1 以节点为中心的编程模型

14.4.2 GAS编程模型

14.4.3 同步执行模型

14.4.4 异步执行模型

14.5 离线挖掘图数据库

14.5.1 Pregel

14.5.2 Giraph

14.5.3 GraphChi

14.5.4 PowerGraph

参考文献

15 机器学习:范型与架构

15.1 分布式机器学习

15.1.1 机器学习简介

15.1.2 数据并行VS.模型并行

15.2 分布式机器学习范型

15.2.1 三种范型

15.2.2 MapReduce迭代计算模型

15.2.3 BSP计算模型

15.2.4 SSP模型

15.3 分布式机器学习架构

15.3.1 MapReduce系列

15.3.2 Spark及MLBase

15.3.3 参数服务器(Parameter Server)

参考文献

16 机器学习:分布式算法

16.1 计算广告:逻辑回归

16.1.1 逻辑回归(Logistic Regression,LR)

16.1.2 并行随机梯度下降(Parallel Stochastic Gradient Descent)

16.1.3 批学习并行逻辑回归

16.2 推荐系统:矩阵分解

16.2.1 矩阵分解方法

16.2.2 ALS-WR算法

16.2.3 并行版ALS-WR算法

16.3 搜索引擎:机器学习排序

16.3.1 机器学习排序简介

16.3.2 LambdaMART

16.3.3 分布式LambdaMART

16.4 自然语言处理:文档相似性计算

16.5 社交挖掘:谱聚类

16.5.1 社交挖掘实例

16.5.2 谱聚类

16.5.3 并行版谱聚类

16.6 深度学习:DistBelief

16.6.1 深度学习简介

16.6.2 DistBelief

参考文献

17 增量计算

17.1 增量计算模式

17.1.1 两种计算模式

17.1.2 Hadoop平台下增量计算的一般模式

17.2 Percolator

17.2.1 事务支持

17.2.2 “观察/通知”体系结构

17.3 Kineograph

17.3.1 整体架构

17.3.2 增量计算机制

17.4 DryadInc

参考文献

附录A 硬件体系结构及常用性能指标

附录B 大数据必读文献

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